আসসালাম উলাইকুম, কেমন আছেন সবাই। আশা করি ভালো এবং সুস্থ আছেন। আজকে আপনাদের একটি ডিভাইস সম্পর্কে বলবো যেটা মহামারী ডিটেক্ট করতে পারে। মার্কিন গবেষকদের একটি দল ‘ফ্লুসেন্স’ নামক মেশিন লার্নিং দ্বারা চালিত একটি পোর্টেবল নজরদারি ডিভাইস আবিষ্কার করেছে যা রিয়েল টাইমে কাশি এবং ভিড়ের আকার সনাক্ত করতে পারে, ফ্লুর মতো অসুস্থতা এবং ইনফ্লুয়েঞ্জার প্রবণতা সরাসরি পর্যবেক্ষণ করতে তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং পরবর্তী মহামারী সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে করে। ম্যাসাচুসেটস আমহার্স্ট বিশ্ববিদ্যালয়ের ‘ফ্লুসেনস’ নির্মাতারা বলেছেন যে হাসপাতাল, স্বাস্থ্যসেবা ওয়েটিং রুম এবং বৃহত্তর পাবলিক স্পেসে ব্যবহারের জন্য কল্পনা করা নতুন এজ-কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মটি মৌসুমী ফ্লু এবং অন্যান্য ভাইরাল শ্বাস প্রশ্বাসের পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত স্বাস্থ্য নজরদারি সরঞ্জামগুলির অস্ত্রাগারকে প্রসারিত করতে পারে প্রাদুর্ভাব, যেমন কভিড-১৯ মহামারী বা এসএআরএস। “এটি আমাদের আরও সঠিকভাবে ফ্লু প্রবণতার পূর্বাভাস দেওয়ার অনুমতি দিতে পারে,” কম্পিউটার এবং তথ্য বিজ্ঞানের সহকারী অধ্যাপক তৌহিদুর রহমান বলেছেন। এই জাতীয় মডেলগুলি ফ্লু মহামারীর সময়ে জনস্বাস্থ্যের প্রতিক্রিয়াটি সরাসরি অবহিত করে জীবনকর্মী হতে পারে। এই ডেটা উত্সগুলি ফ্লু ভ্যাকসিন প্রচারের সময় নির্ধারণ, সম্ভাব্য ভ্রমণের সীমাবদ্ধতা, চিকিত্সা সরবরাহের বরাদ্দ এবং আরও অনেক কিছুতে সহায়তা করতে পারে। ‘ফ্লুসেন্স’ প্ল্যাটফর্মটি একটি রাস্পবেরি পাই এবং নিউরাল কম্পিউটিং ইঞ্জিন সহ স্বল্প ব্যয়যুক্ত মাইক্রোফোন অ্যারে এবং তাপীয় ইমেজিং ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে। এটি ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তকরণযোগ্য কোনও তথ্য যেমন স্পিচ ডেটা বা পৃথক চিত্র সংরক্ষণ করে না। রহমানের মোজাইক ল্যাবে গবেষকরা প্রথমে একটি ল্যাব-ভিত্তিক কাশি মডেল তৈরি করেছিলেন। তারপরে তারা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক শ্রেণিবদ্ধকারীকে লোকের প্রতিনিধিত্বকারী তাপ চিত্রগুলিতে বাউন্ডিং বক্সগুলি আঁকতে এবং তারপরে তাদের গণনা করার প্রশিক্ষণ দেয়। “আমাদের মূল লক্ষ্যটি ব্যক্তিগত স্তরের নয়, জনসংখ্যা পর্যায়ে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করা ছিল,” রহমান বলেছিলেন। ডিসেম্বর ২০১৮ থেকে জুলাই ২০১৯ পর্যন্ত, ফ্লুসেন্স প্ল্যাটফর্ম জনসাধারণের অপেক্ষার অঞ্চলগুলি থেকে ৩,৫০,০০০ এরও বেশি তাপীয় চিত্র এবং ২১ মিলিয়ন নন-স্পিচ অডিও নমুনা সংগ্রহ ও বিশ্লেষণ করেছে। গবেষকরা আবিষ্কার করেছেন যে ফ্লুসেনস বিশ্ববিদ্যালয়ের ক্লিনিকে প্রতিদিনের অসুস্থতার হারের সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়েছিল। সমীক্ষায় বলা হয়েছে, “ফ্লুসেন্সের মাধ্যমে ধরা পড়া প্রাথমিক লক্ষণ সম্পর্কিত তথ্য বর্তমান ইনফ্লুয়েঞ্জা পূর্বাভাসের প্রচেষ্টাকে মূল্যবান অতিরিক্ত এবং পরিপূরক তথ্য সরবরাহ করতে পারে”। গবেষণার শীর্ষস্থানীয় লেখক ফোর্সাদ আল হোসেন বলেছেন, ফ্লুসেন্স একটি প্রান্তের কম্পিউটিংয়ের সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একত্রিত করার শক্তির একটি উদাহরণ। আমরা মেশিন-লার্নিং সিস্টেমগুলি প্রান্তে আনার চেষ্টা করছি, আল হোসাইন ফ্লুসেন্স ডিভাইসের অভ্যন্তরে কমপ্যাক্ট উপাদানগুলির দিকে ইঙ্গিত করে বলেন। সমস্ত প্রক্রিয়াজাতকরণ ঠিক এখানেই হয়,এই ব্যবস্থাগুলি সস্তা এবং আরও শক্তিশালী হয়ে উঠছে। পরবর্তী পদক্ষেপটি অন্যান্য সার্বজনীন অঞ্চল এবং ভৌগলিক অবস্থানগুলিতে ‘ফ্লুসেন্স’ পরীক্ষা করা। আমাদের প্রাথমিক বৈধতা আছে যে কাশির সাথে ইনফ্লুয়েঞ্জা সম্পর্কিত অসুস্থতার সাথে প্রকৃত সম্পর্ক রয়েছে। এখন আমরা এটিকে নির্দিষ্ট হাসপাতালের স্থাপনার বাইরেও বৈধতা দিতে চাই এবং দেখিয়ে দিতে পারি যে আমরা অবস্থানগুলি জুড়ে সাধারণীকরণ করতে পারি, এপিডেমিওলজিস্ট অ্যান্ড্রু প্রেমিকা বলেছেন। রহমান আরও যোগ করেছেন: আমি ভেবেছিলাম যে যদি আমরা প্রচুর লোকেরা প্রাকৃতিকভাবে জড়ো হওয়া জনসাধারণের স্থান থেকে কাশি বা হাঁচি দেওয়ার শব্দগুলি ক্যাপচার করতে পারি তবে আমরা এপিডেমিওলজিক ট্রেন্ডের পূর্বাভাসের জন্য ডেটাগুলির নতুন উত্স হিসাবে এই তথ্যটি ব্যবহার করতে পারি।
ধন্যবাদ।
